Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

Human activity recognition using smartphone sensors

  • Marcin D. Bugdol
  • , Andrzej W. Mitas
  • , Marcin Grzegorzek
  • , Robert Meyer
  • , Christoph Wilhelm
  • University of Siegen
  • Technical University of Berlin

Wyniki badań: Rozdział w książce/raport/materiał konferencyjnyWkład w konferencjęrecenzja

5 Cytowania z bazy Scopus

Abstrakt

In the paper a human activity recognition system has been presented based on the data gathered with the smartphone sensors. The acceleration, magnetic field and sound have been registered and four different activities of daily living has been recognized i.e. riding a bike, driving in a car, walking and sitting. Two version of Support Vector Machine (SVM) classifier have been employed and the obtained results are promising.

Język oryginałuangielski
Tytuł publikacji goszczącejInformation Technologies in Medicine - 5th International Conference, ITIB 2016, Proceedings
RedaktorzyEwa Piętka, Pawel Badura, Jacek Kawa, Wojciech Wieclawek
WydawcaSpringer Verlag
Strony41-47
Liczba stron7
ISBN (drukowany)9783319399034
Identyfikatory DOI
Status publikacjiOpublikowano - 2016
Wydarzenie5th International Conference on Information Technologies in Biomedicine, ITIB 2016 - Kamien Slaski, Polska
Czas trwania: 20 cze 201622 cze 2016

Seria publikacji

NazwaAdvances in Intelligent Systems and Computing
Tom472
ISSN (drukowany)2194-5357

Konferencja

Konferencja5th International Conference on Information Technologies in Biomedicine, ITIB 2016
Kraj/TerytoriumPolska
MiejscowośćKamien Slaski
Okres20/06/1622/06/16

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Inżynieria sterowania i systemów
  • Informatyka ogólna

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Human activity recognition using smartphone sensors”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie